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蚁群算法不容易陷入局部最优,易于寻找到全局最优解。
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-11 15:04:24
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蚁群算法不容易陷入局部最优,易于寻找到全局最优解。选项: A:正确; B:错误
2.
贪心算法的局部最优策略不能保证得到全局最优解。 选项: A:正确 B:错误
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关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是() 选项: A、信息素启发因子越大,蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大,蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。 B、信息素启发因子越小,蚁群搜索的随机性越小。 C、期望值启发因子越大,蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,这样搜索的收敛速度会加快。 D、期望值启发因子越大,蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱,易于陷入局部最优值。
4.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是( )选项: A:信息素启发因子越大,蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大,蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。; B:信息素启发因子越小,蚁群搜索的随机性越小。; C:期望值启发因子越大,蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,这样搜索的收敛速度会加快。; D:期望值启发因子越大,蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱,易于陷入局部最优值。
5.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是( )选项: A:信息素启发因子越大,蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大,蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。; B:信息素启发因子越小,蚁群搜索的随机性越小。; C:期望值启发因子越大,蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,这样搜索的收敛速度会加快。; D:期望值启发因子越大,蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱,易于陷入局部最优值。
6.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是( )? 信息素启发因子越小,蚁群搜索的随机性越小。|期望值启发因子越大,蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,这样搜索的收敛速度会加快。|信息素启发因子越大,蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大,蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。|期望值启发因子越大,蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱,易于陷入局部最优值。
7.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是()A.信息素启发因子越大,蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大,蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。B.信息素启发因子越小,蚁群搜索的随机性越小。C.期望值启发因子越大,蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,这样搜索的收敛速度会加快。D.期望值启发因子越大,蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱,易于陷入局部最优值。
8.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。选项: A:正确; B:错误
9.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。 选项: A、正确 B、错误
10.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。 A: 正确 B: 错误
11.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。 A. 错误 B. 正确
12.
下面关于贪心算法的说法错误的是()选项: A:贪心算法的思想是寻求局部最优解,逐步达到全局最优; B:贪心算法总能找到可行解,但未必是最优解。; C:贪心算法的思想是依据贪婪准则作出决策,逐步构造解值。; D:未来不影响过去指的是无后效性的性质。
13.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。? 错误正确
14.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。选项: A:正确; B:错误
15.
梯度下降法找到的⼀定是全局最优解。 选项: A:正确 B:错误
16.
K-Means算法中,选择不同的初始簇中心可能会导致不同的聚类结果。这种问题被称为( )。 选项: A:局部最优解 B:全局最优解 C:随机最优解 D: 平均最优解
17.
模拟退火算法是一种( ),并不一定能找到全局的最优解,可以比较快地找到问题的近似最优解。 选项: A、随机算法 B、确定算法 C、非收敛算法 D、遗传算法
18.
贪心算法总能找到可行解,但未必是最优解。 选项: A:正确 B:错误
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